生成式AI的快速發(fā)展打破了許多領域的規(guī)則，也為AI時代創(chuàng)業(yè)公司的發(fā)展揭示了潛在趨勢。本文便從部分生成式AI公司創(chuàng)始人的經(jīng)驗中，總結了AI時代創(chuàng)業(yè)公司的4個新趨勢，一起來看一下，或許會對AI創(chuàng)業(yè)者們有所啟發(fā)。

今天看到老牌基金NEA發(fā)表了一篇新文章：《Rewriting the Startup Playbook for the Age of AI》，主要內容來自NEA投資的四家生成式AI公司創(chuàng)始人的經(jīng)驗總結，這三家公司分別是Perplexity、Rewind、Forethought和Crowdbotics。這三位創(chuàng)始人總結了AI時代創(chuàng)業(yè)公司四個新趨勢，很多內容對AI創(chuàng)業(yè)者應該會有不少幫助，筆者在此借助GPT-4快速翻譯了這篇文章，希望能夠給大家也帶來最新的思考和啟發(fā)。

導語

隨著生成型AI的爆炸性增長，打破了公司建設的規(guī)則，NEA支持的創(chuàng)始人們識別出了四個關鍵的新興趨勢。

去年秋天，生成型人工智能的興趣達到了高潮，Perplexity AI的聯(lián)合創(chuàng)始人Aravind Srinivas和Denis Yarats知道他們必須迅速行動。他們沒有幾周或幾個月的時間來招聘人才，所以他們放棄了招聘人員，安排面試和文化適應性討論。相反，他們采取了更直接的方法：他們會向首選的候選人提供一份為期兩周的有薪試用。

這個計劃奏效了，Perplexity聘請了聯(lián)合創(chuàng)始人Johnny Ho，他在僅僅幾天后就加入了公司，擔任首席策略官。除了第四位聯(lián)合創(chuàng)始人Andrew Konwinski，公司的所有員工都是通過這種方式聘請的。除了節(jié)省時間，這個過程也淘汰了那些本來就不太可能加入的人，并且比任何演講或激勵方案都能更好地激發(fā)對Perplexity使命的熱情。Srinivas說：“現(xiàn)在我聽說其他公司也在使用這種試用基礎的招聘方式?！?/p>

自從去年11月病毒式聊天機器人ChatGPT發(fā)布以來，像Perplexity這樣的風險投資支持的初創(chuàng)公司不得不拋棄部分公司建設的傳統(tǒng)模式，擁抱新的思維方式。NEA合伙人Ann Bordetsky表示：“從籌款到產(chǎn)品開發(fā)再到客戶服務，許多歷史悠久的做法在短短幾年內就會顯得過時。我們現(xiàn)在處于原始混沌階段，事情有點混亂和實驗性。但你可以看到，人們正在構建新的方法?！?/p>

這并非第一次突破性技術引發(fā)了如何建設偉大公司的深刻變化。與發(fā)明個人電腦一樣，像Steve Jobs和Bill Gates這樣的創(chuàng)始人為制造、營銷和銷售復雜的數(shù)字技術創(chuàng)造了新的規(guī)則。90年代的亞馬遜、雅虎和無數(shù)的互聯(lián)網(wǎng)初創(chuàng)公司，智能手機興起后的Facebook和其他社交網(wǎng)絡公司，以及借助云計算的Salesforce、Box和其他SaaS提供商，也是如此。

作為硅谷最成熟的風險投資公司之一，NEA一直處于這些革命性技術轉變的前線。如果說這家公司在過去四十年中學到了什么，那就是像現(xiàn)在這樣的混亂時期往往會催生出一些世界上最成功、最有影響力的公司。

“這些技術都使得以前不可能的商業(yè)模式創(chuàng)新成為可能，”NEA的董事長兼首席執(zhí)行官Scott Sandell說。例如，互聯(lián)網(wǎng)使開源變得可行，并使得可以將軟件作為一個持續(xù)改進的服務而不是許可產(chǎn)品來交付——如果選擇的話，這是免費的?！八淖兞碎_發(fā)軟件、分發(fā)軟件和獲得軟件付費的模式，”Sandell說?！拔蚁嘈臕I也會產(chǎn)生這樣的影響。”

NEA合伙人Aaron Jacobson說，如果有什么的話，AI的影響將會更大。他說，雖然以前的劇變涉及到技術的使用方式和使用地點，“但AI實際上正在改變誰來做這項工作。”“這是前所未有的，所以這種破壞將會比以往任何時候都更快、更猛烈、更大，因為有更多的東西可以爭奪。”

生成型AI的熱潮還不到一年，但已經(jīng)發(fā)生了很多事情，我們已經(jīng)可以看出在未來的幾個月、幾年，甚至可能是幾十年里，公司建設將如何改變。為了更好地理解這個歷史性的轉變，NEA請其投資組合中的四位AI初創(chuàng)公司的創(chuàng)始人分享他們的新思維。從這些討論中，我們已經(jīng)找到了四個在AI革命中公司建設的新趨勢。

趨勢1：靈活性至關重要

即使與過去的熱潮相比，生成型AI市場的發(fā)展速度也令人震驚，每周都會發(fā)布一些令人難以置信的新方法來使用大型語言模型（LLMs）?？萍季揞^和領導者，如Google、Microsoft和ChatGPT的所有者OpenAI，正投入數(shù)百億美元，不僅創(chuàng)建這些模型，還開發(fā)API和其他工具，幫助創(chuàng)新者商業(yè)化他們的產(chǎn)品，他們通常更愿意擁抱開源，而不是追求封閉的花園策略，以尋求鎖定和更高的利潤。

此外，生成型AI讓公司——不僅僅是AI初創(chuàng)公司，而是所有類型的公司——能夠更快地行動。當Srinivas離開OpenAI創(chuàng)辦Perplexity AI時，這位首次創(chuàng)業(yè)的創(chuàng)始人利用公司自己的“答案引擎”技術，學習那些需要花費數(shù)小時在Google上搜索，和專家進行無數(shù)次的午餐和咖啡交流才能了解的事情?！拔覀儾恢绖?chuàng)始人需要知道的很多基本事情，比如如何做公司稅務。我們不知道你必須向承包商發(fā)出1099表，”他說。

因此，公司正在以驚人的速度執(zhí)行。團隊在幾個月內發(fā)布了四個基于OpenAI的GPT-3.5 LLM的Perplexity的聊天機器人版本，每天吸引超過一百萬的瀏覽量。然后，當OpenAI在3月中旬發(fā)布GPT-4時，聯(lián)合創(chuàng)始人Yarats迅速召集全公司進行了一次長時間的黑客馬拉松。兩周后，他們推出了Perplexity Copilot，一個“交互式搜索伙伴”，可以向用戶提出進一步澄清問題，同時進行多次搜索，并提供更準確的結果。

Srinivas指出，像OpenAI和Midjourney這樣快速迭代的AI初創(chuàng)公司的成功，“執(zhí)行速度快的人正在得到回報，速度是這里的常數(shù)。”

而速度需要一種不同的心態(tài)。在最近的一次全員會議上，當一名員工問是否可以設立可衡量的季度目標時，Srinivas說他很樂意考慮——只要員工準備好每隔幾周就改變他們的目標。

這種靈活性也需要對技術和創(chuàng)新采取更為靈活的方法，公司需要對他們用來開發(fā)產(chǎn)品的技術保持嚴格的中立態(tài)度，甚至對他們創(chuàng)造的產(chǎn)品和技術也是如此，而不是押注特定的供應商或專有產(chǎn)品。當Deon Nicholas在2017年看到基礎模型的進步時，他創(chuàng)立了Forethought，一個基于AI的客戶服務系統(tǒng)。由于2022年OpenAI的GPT-3.5和ChatGPT等突破，公司有意識地放棄了大部分自主開發(fā)的技術棧。

Nicholas說：“我們經(jīng)歷了五個階段的悲痛，因為我們有幾年的技術壁壘。但最終，我們意識到，我們可以通過應用像GPT-4這樣的技術，繼續(xù)領先競爭對手兩三年。AI將從根本上改變我們的市場，所以重要的是引領這種變化?！?/p>

Rewind AI的創(chuàng)始人Dan Siroker說，適應性是必要的，該公司提供一項服務，通過所有數(shù)字交互的可搜索記錄，給人們“完美的記憶”。他說：“世界正在以越來越快的速度變化，所以比其他人更快的能力比過去更重要。這就是為什么我們每天發(fā)布11個版本的產(chǎn)品。我甚至會說，你的反應和適應能力比你預測未來的能力更重要。這可能是10年前偉大的創(chuàng)始人的特點，但我不認為它像每天都能注意和傾聽，做出更好的決策那樣重要。”

趨勢2：重新想象生產(chǎn)力???

ChatGPT的消費者采用率使得TikTok看起來像是慢吞吞的，全球有數(shù)百萬人對它如何提高他們的生產(chǎn)力贊不絕口。領先的初創(chuàng)公司已經(jīng)開始實施變革，使他們能夠用更少的人做更多的事情。

這種生產(chǎn)力的提升為更快的增長創(chuàng)造了基礎。首先，它使公司更加盈利。一家保險科技初創(chuàng)公司在對其大型語言模型進行一些輕量級訓練后，其利潤率從40%躍升到50%以上。

生成型AI幫助初創(chuàng)公司保持小規(guī)模的優(yōu)點，如靈活性和團隊精神的同時，實現(xiàn)他們的快速增長。幾十年來，研究一直顯示，當涉及到開發(fā)軟件時，小團隊更有效率，更有生產(chǎn)力。這就是Perplexity接受了2600萬美元的A輪融資，盡管它本可以籌集更多資金的一個原因：防止公司增長員工數(shù)量超過絕對必要的速度?！爱斢羞m當?shù)娜嗽谧鲞m當?shù)氖虑闀r，就會發(fā)生一種特殊的魔力，”Srinivas說。

這種魔力對于招聘也很重要。“除了展示你的快速進步，沒有更好的方式來推銷自己給員工，”他說?！澳憧梢哉f你想說的關于路線圖和愿景的任何事情，但為什么任何人應該信任我這個首次創(chuàng)業(yè)的創(chuàng)始人呢？因為團隊每隔幾個月就會發(fā)布一款出色的軟件?！?/p>

最終，公司的產(chǎn)品策略也需要反映這種生產(chǎn)力革命。以“坐席”——按照被允許使用的人數(shù)來許可軟件——作為銷售商業(yè)對商業(yè)軟件的一種方式。Siroker說：“如果每個員工做的工作量增加了10倍，你會想要關注輸出，或者關注客戶關心的任何其他價值單位?！?/p>

那么，精益到什么程度才算足夠呢？目前還沒有明確的指導方針，太多的東西仍在變動。但是，員工人數(shù)將會大幅減少，Siroker說，他在創(chuàng)辦Rewind之前創(chuàng)立并出售了數(shù)字體驗平臺制造商Optimizely。他說，公司已經(jīng)在改變招聘對象，選擇更多的全能型選手，而不是因為他們在某種特定的編程語言或任務上有深厚的專業(yè)知識，而LLMs正在迅速學習這些任務。當公司中的每個人都在使用生成型AI時，“就像他們都穿著鋼鐵俠的戰(zhàn)衣?！?/p>

Siroker說：“我們正在用15個人建立一家令人驚嘆的公司。過去我們可能需要數(shù)百人。這是一種不同的思考方式?！?/p>

結果將是一種新品種的非常有價值的、非常小的公司。NEA的Jacobson說：“我們將看到一些公司只有25或50個人，就能產(chǎn)生數(shù)億美元的收入。這將是瘋狂的?！?/p>

NEA合伙人Vanessa Larco說，這種超高生產(chǎn)力可能會帶來新的問題，包括對頂級AI人才的爭奪戰(zhàn)的大幅度升級。據(jù)報道，OpenAI已經(jīng)支付了超過100萬美元的薪水?！吧尚虯I可能會把一個10倍的工程師變成一個100倍的工程師，但它不會讓一個平庸的工程師變得更好。就像你給一個數(shù)學不太好的人一個計算器，”她說?！八麄儾恢廊绾纬浞掷盟！?/p>

趨勢3：構建數(shù)據(jù)壁壘?

網(wǎng)絡效應，那種當產(chǎn)品或服務對用戶的價值隨著每一個新客戶的增加而增長的奇妙現(xiàn)象。對于有30億其他用戶在網(wǎng)絡上的人來說，F(xiàn)acebook比對于有3000或300萬用戶的人更有價值，市值巨大的公司幾乎總是擁有網(wǎng)絡效應。

在生成型AI時代的成功將更少地取決于誰在一開始就擁有最多的客戶，更多地取決于誰能找出如何獲取更多他們需要的數(shù)據(jù)，以便比競爭對手構建更好的產(chǎn)品?！斑@全關乎數(shù)據(jù)，”Larco說。“你可以是第一行動者，但如果你沒有獲取專有數(shù)據(jù)集并大量吞噬這些數(shù)據(jù)，那再早開始也無濟于事?！?/p>

因此，生成型AI時代的創(chuàng)始人需要將數(shù)據(jù)視為更重要的戰(zhàn)略優(yōu)先事項。畢竟，其他傳統(tǒng)的競爭優(yōu)勢來源可能并不可行?？紤]到圍繞生成型AI的創(chuàng)新熱潮，沒有哪個初創(chuàng)公司可能長期保持大的技術優(yōu)勢，特別是當依賴像GPT-4這樣對所有人開放的流行基礎模型時。Forethought的Nicholas指出，對于基于AI的產(chǎn)品，最好的品牌和營銷就是那種智能的正確性和可靠性?！皫缀醪豢赡芤詡鹘y(tǒng)的方式建立壁壘，比如技術或品牌，唯一真正的方法就是使用專有數(shù)據(jù)?！?/p>

對于消費者公司來說，成功在很大程度上取決于是否有真正顛覆性的用戶體驗?！拔覀儗ふ业氖?strong>病毒式傳播，”Bordetsky說。例如，Perplexity AI的每日流量部分原因是其“答案引擎”不僅提供了ChatGPT式的查詢答案，還提供了信息來源的鏈接。

而且，這些用戶體驗需要以數(shù)據(jù)為中心進行設計?！肮拘枰?strong>在聚合、用戶增長和參與度方面特別出色，以持續(xù)改進他們的AI驅動的產(chǎn)品，因為那才是業(yè)務的真正驅動力，”Bordetsky說。

自從2017年創(chuàng)立Forethought以創(chuàng)建更好的客服聊天機器人以來，殺手級用戶體驗一直是Nicholas的關注焦點。該公司投資開發(fā)了管道軟件，以便輕松地整合來自Confluence、Salesforce和Zendesk等現(xiàn)有系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，以便為其聊天機器人提供信息。并且在3月份，它推出了一項基于OpenAI的服務，名為SupportGPT。

因此，該公司現(xiàn)在有超過50個集成服務，這幫助它簽下了超過100個客戶，包括萬豪和Instacart。Nicholas表示，該公司正在構建一個強化學習系統(tǒng)，以捕獲甚至看似微不足道的交互，比如幫助臺代理人是否真的使用了Forethought系統(tǒng)的推薦，以及最終的客戶是否對那個答案滿意。

他說：“最終，這是關于創(chuàng)建一個智能系統(tǒng)。”今天要建立一個客戶服務操作，公司會雇傭代理人，并用傳統(tǒng)的記錄系統(tǒng)中的客戶數(shù)據(jù)為他們配備武器。“在10年后，公司將首先使用AI在那些專有數(shù)據(jù)之上構建一個系統(tǒng)，所以一個幫助臺代理人可以簡單地問‘我們幾周前和Deon的那次互動是怎樣的？’”

趨勢4：更大膽地思考

歷史上沒有任何技術像生成型AI那樣快速嶄露頭角——不是搜索，不是智能手機，也不是社交媒體。不出所料，競爭水平也同樣快速上升。

截至2023年5月，Dealroom統(tǒng)計了超過250家生成型AI初創(chuàng)公司，科技巨頭們都在關注這項技術，就像他們的未來取決于它一樣，這可能確實如此。而且，因為他們已經(jīng)擁有大量的寶貴數(shù)據(jù)，這些現(xiàn)有的公司在抵擋下一代顛覆者方面比他們的前輩們有優(yōu)勢。考慮到這種風起云涌的環(huán)境，“這不是一個適合漸進式思考的時代，”Larco說?！澳阈枰鲆恍┤绱瞬煌颐黠@的事情，以至于人們會回頭看看說，‘我不敢相信我們曾經(jīng)是那樣做的?！?/p>

這意味著要摒棄零散的產(chǎn)品改進，而是要專注于創(chuàng)建全新的品類。對于Rewind的創(chuàng)始人Dan Siroker來說，他的目標是給人們帶來“完美的記憶”。一旦一個人同意給予他們的數(shù)字活動訪問權限——他們去過的網(wǎng)站，他們發(fā)送的文本，Zoom通話上說了什么——Rewind的應用程序可以檢索任何交互，即使這個人只記得被鍵入或說出的幾個關鍵詞。（目前它只在最新的Mac上工作，因為它們依賴于蘋果的M1和M2芯片。）

這個計劃需要發(fā)明一種壓縮技術，將數(shù)據(jù)壓縮超過3000倍，使得可以在用戶的設備上存儲多年的數(shù)據(jù)。他們還必須找出處理明顯的隱私問題的保護措施（例如，所有數(shù)據(jù)都保留在設備上，永遠不會存儲在云中）。

但是，強大的挑戰(zhàn)是吸引力的一部分?！拔铱催@個更像是一個我想要花余生去解決的問題，而不是一個商業(yè)計劃，”Siroker說，他將Rewind的記憶保持能力比作一種“超能力”，類似于在他20多歲時失聰時恢復聽力的助聽器?！斑@更多的是出于自私而不是策略?！?/p>

Siroker小心翼翼地找到了他確信會支持他的使命的投資者。這使他找到了由NEA領導的一群人，他贊揚我們在所有不可避免的起起落落中投資公司的記錄——有時甚至在IPO時購買而不是出售?！癗EA的人們理解成功完成這個任務的幾率，他們還是愿意參與，”Siroker說。”他們對建立一個具有長期價值的公司感興趣。這就是他們是為數(shù)不多的在每一代技術中都取得成功的公司之一的原因之一。”

Siroker認同這樣的觀點，即執(zhí)行大膽的商業(yè)計劃更容易——而不是更難?！跋敕ㄔ酱竽懀瑔T工和潛在投資者就越興奮，”他說。“這也幫助我保持對我們正在做的事情的興奮?！?/p>

Perplexity的Srinivas同意真正的大使命可以激勵偉大的人，但強調這需要以真實的成就作為支撐?！拔液墁F(xiàn)實，我們不可能在薪酬上與谷歌競爭。沒有人可以，”Srinivas說?！暗乾F(xiàn)在有很多非常有才華的技術人員在像谷歌這樣的地方極度無聊，他們正在尋找他們在世界上留下印記的機會?！?/p>

Crowdbotics是另一家使用生成型AI追求崇高目標的NEA投資組合公司。簡單地說，該公司打算利用AI來重塑整個軟件開發(fā)過程。當大量的低代碼和無代碼競爭者正在創(chuàng)建工具，以便非技術人員可以為簡單的應用程序創(chuàng)建軟件時，創(chuàng)始人Anand Kulkarni相信，那些在2016年剛開始在學術期刊上討論的基礎模型有一天會讓應用開發(fā)團隊通過自然語言命令完成更多的工作。

“任何軟件工程師都會告訴你，編寫代碼是容易的部分，”Kulkarni說。更困難的是弄清楚軟件應該做什么，以及如何用計算機可以理解的術語來表達這一點——更不用說被鄙視的任務，如編寫文檔和確保生成的代碼是安全的。此外，Crowdbotics已經(jīng)開發(fā)了流程，使公司可以將其開發(fā)人員生產(chǎn)的所有軟件保存到可重用組件的目錄中。

最終，他的愿景是通過讓公司在幾個小時或幾天內生產(chǎn)出生產(chǎn)就緒的代碼，而不是現(xiàn)在需要的幾個月或幾個季度，將開發(fā)軟件的邊際成本“降至零”，Kulkarni說。在十年內，開發(fā)人員將能夠描述他們試圖創(chuàng)建的軟件，公司的“代碼操作”系統(tǒng)將把現(xiàn)有的組件拼接在一起，幫助開發(fā)人員編寫其余的部分，并構建必要的安全性、隱私和偏見防護欄。

這個過程永遠不會完全自動化，因為人類將必須審查和排除角落案例問題。即便如此，這種方法已經(jīng)為Crowdbotics的客戶釋放出潛在的創(chuàng)新力量。幾十年來，大多數(shù)基于軟件的創(chuàng)新想法都被否決，通常是因為對工程成本的擔憂?！霸趯⑾敕ㄍ葡蚱鹋芫€的過程中存在太多的摩擦，以至于大多數(shù)想法從未被考慮過，”Kulkarni說。“我們正在通過使其高效且易于操作來改變這些經(jīng)濟學?！?/p>

不久以前，Kulkarni并沒有過于強烈地宣布這個使命。該公司淡化了其對生成型AI的使用，因為擔心潛在客戶會嘲笑AI能處理構建企業(yè)軟件這樣復雜的事情的想法。“我們已經(jīng)有了多年的演示，展示我們的系統(tǒng)如何在一分鐘內為客戶構建一個應用，但我們很少使用它，因為我們認為客戶不會相信它?！?/p>

現(xiàn)在不再是這樣了。由于對生成型AI的興趣如此濃厚，一分鐘的演示已經(jīng)成為“我們與客戶交談的核心”，公司已經(jīng)調整了其營銷和產(chǎn)品路線圖，以強調其生成型AI的能力。

“世界的思維方式已經(jīng)改變，市場突然對我們一直在構建的東西產(chǎn)生了渴望，”Kulkarni說?！爱斈阌羞@樣的時刻，你需要去迎接它們?！?/p>

參考材料：

[1]https://www.nea.com/blog/4-trends-for-ai-startups-and-generative-ai-companies

結尾

本文主要內容和觀點來自NEA在生成式AI領域四家被投企業(yè)的創(chuàng)始人，所以自然也有PR的成分在里面。但這四家公司都是目前生成式AI領域發(fā)展非常不錯的標桿，因此很多的認知和觀點也非常值得仔細推敲并吸取精華。關于更多Plugin和AI生態(tài)的分析，可以參考我之前的文章——《AGI要來了？AI Paradigm的新階段和新趨勢》。